論文の概要: Pattern capacity of a single quantum perceptron
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10115v2
- Date: Mon, 27 Dec 2021 17:46:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 03:11:19.567276
- Title: Pattern capacity of a single quantum perceptron
- Title(参考訳): 単一量子パーセプトロンのパターン容量
- Authors: Fabio Benatti, Giovanni Gramegna, Stefano Mancini
- Abstract要約: 量子機械学習の最近の進歩は、古典的なパーセプトロンを量子状態に一般化するモデルがいくつか導入されている。
ここでは、連続変数量子システムを用いて実現された量子パーセプトロンの特定のモデルのパターンキャパシティを計算するための統計物理学的手法を用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent developments in Quantum Machine Learning have seen the introduction of
several models to generalize the classical perceptron to the quantum regime.
The capabilities of these quantum models need to be determined precisely in
order to establish if a quantum advantage is achievable. Here we use a
statistical physics approach to compute the pattern capacity of a particular
model of quantum perceptron realized by means of a continuous variable quantum
system.
- Abstract(参考訳): 量子機械学習の最近の進歩は、古典的なパーセプトロンを量子状態に一般化するモデルがいくつか導入されている。
これらの量子モデルの能力は、量子アドバンテージが達成可能であるかどうかを確定するために正確に決定する必要がある。
ここでは、連続変数量子システムによって実現される特定の量子パーセプトロンモデルのパターン容量を計算するために統計物理学のアプローチを用いる。
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